تصف هذه الصفحة كيفية الترحيل من حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بعملاء "تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google" حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بعميل Vertex AI for Firebase في تطبيقات الويب أو الأجهزة الجوّالة تتوفّر حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بمنصة Vertex AI for Firebase لأنظمة التشغيل Apple الأساسية (Swift) Android (Kotlin وJava) وWeb (JavaScript) وFlutter (Dart).
الانتقال مباشرةً إلى تعليمات نقل البيانات
ما هي أهمية نقل البيانات لاستخدام Vertex AI؟
يُحتمل أنّك جرّبت إصدارًا بديلاً من Gemini API باستخدام Google AI Studio أو حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google: ومع ذلك، بالنسبة إلى تطبيقات الويب وتطبيقات الأجهزة الجوّالة على مستوى المؤسسة أو على مستوى المؤسسة التي بواجهة Gemini API مباشرةً، تنصح منصة Firebase بشدة بالاتصال Vertex AI Gemini API باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصّة Firebase
ميزات الأمان لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
بالنسبة إلى التطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة والويب، يكون الرمز الخاص بك (بما في ذلك الطلبات المرسَلة إلى Gemini API) هو يعمل في بيئة غير محمية، لذا فإن الأمان أمر بالغ الأهمية.
يتم تلقائيًا اعتماد واجهة Vertex AI Gemini API من قِبل Google Cloud IAM. (بدلاً من استخدام مفتاح واجهة برمجة تطبيقات، مثل Google AI Gemini API) يمكنك في Vertex AI Gemini API إذا كنت تستخدم حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase
بالنسبة إلى التطبيقات للأجهزة الجوّالة وتطبيقات الويب، عليك أيضًا حماية واجهة Gemini API موارد المشروع (مثل النماذج التي تم ضبطها) من إساءة الاستخدام من قبل العملاء غير المصرح لهم. إِنْتَ يمكنك استخدام ميزة "التحقّق من التطبيقات" في Firebase للتحقّق من أنّ جميع طلبات البيانات من واجهة برمجة التطبيقات مصدرها تطبيقك الفعلي، ولا تتوفر هذه الميزة إلا إذا كنت تستخدم حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase
المنظومة المتكاملة المصمَّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
Firebase هي منصّة Google لتطوير تطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة. يعني استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase أنّ تطبيقاتك في تركز على احتياجات كل من التطبيقات ومطوري البرامج. بالنسبة على سبيل المثال، يمكنك اتخاذ أي من الإجراءات التالية وغير ذلك الكثير:
استخدام Cloud Storage for Firebase لتضمين الملفات الكبيرة في الوسائط المتعددة الطلبات. واستفد أيضًا من حزم تطوير البرامج (SDK) التابعة للعملاء التي تعالج عمليات تحميل الملفات التنزيل (حتى في ظروف الاتصال السيئة) وتوفير المزيد من الأمان لجهازك المستخدمين النهائيين البيانات. مزيد من المعلومات في دليل الحلول حول استخدام Cloud Storage لبرنامج Firebase.
إدارة البيانات المنظَّمة باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لقواعد البيانات المصمَّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة (مثل Cloud Firestore).
ضبط عمليات ضبط وقت التشغيل ديناميكيًا (مثل الموقع الجغرافي) أو تبديل القيم في تطبيقك (مثل اسم الطراز) بدون إطلاق إصدار جديد من التطبيق باستخدام الإعداد عن بُعد في Firebase:
ميزات من Vertex AI Gemini API
توفّر Vertex AI Gemini API أيضًا ميزات مختلفة عن Gemini API، مثل المزيد من الخيارات الطلبات متعددة الوسائط (على وجه التحديد، إدخال النصوص والفيديو وإدخال النصوص والصوت).
يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول الاختلافات بين عرضَي Gemini API في وثائق Google Cloud.
مزايا إضافية لاستخدام Vertex AI من Google Cloud
بما أنّ استخدامك للذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك ومهام سير العمل يتزايد، قد تحتاج إلى توفّر حلولاً شاملة لإنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونشرها تطبيقات الذكاء الاصطناعي. توفّر خدمة Google Cloud منظومة متكاملة شاملة من الأدوات من تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ابتداءً من المراحل الأولى تطوير التطبيقات ونشر التطبيقات واستضافة التطبيقات وإدارة البيانات المعقدة في والمقياس.
تقدّم منصة Vertex AI من Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تبسيط استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها لتعزيز الكفاءة والموثوقية. بالإضافة إلى ذلك، فإن عمليات التكامل مع قواعد البيانات وأدوات DevOps والتسجيل جديدة، وتوفر إدارة الهوية وإمكانية الوصول نهجًا شاملاً لإدارة عملية مراحل نشاط الذكاء الاصطناعي التوليدي
يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات عن سياسة حالات استخدام Vertex AI في وثائق Google Cloud.
نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase
يتطلّب نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase ثلاث خطوات رئيسية:
ابدأ بإعداد مشروع جديد أو حالي في Firebase واربط تطبيقك بمنصّة Firebase.
نقل قاعدة التعليمات البرمجية، والتي لا تتطلب سوى تغيير حزمة SDK رمز الإعداد (بما في ذلك اسم النموذج). ما مِن تعديل مطلوبة لأي رمز برمجي يستدعي Gemini API.
احذف أي مفاتيح واجهة برمجة تطبيقات غير مستخدَمة وأوقِف واجهات برمجة التطبيقات غير المستخدَمة.
الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase
راجِع هذا القسم حتى إذا كنت على دراية بمنصة Firebase، تم إعداد مشروعك وتطبيقك في Firebase لاستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase
الخطوة 2: نقل قاعدة الرموز
اختَر النظام الأساسي لتطبيقك لعرض التعليمات الخاصة بها.
تم إنشاء حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google وحِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase. بحيث يكون الانتقال بين النظامين الأساسيين أمرًا سهلاً مثل ممكن.
لنقل البيانات، ما عليك سوى تغيير حزمة SDK التي تدمجها في تطبيقك. وقاعدة التعليمات البرمجية وتهيئة الخدمة والنموذج التوليدي. إِنْتَ لست بحاجة إلى تعديل أيّ من الرموز التي تستدعي Gemini API.
تغيير حزمة SDK
تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google
Vertex AI لبرنامج Firebase
تغيير الإعداد
تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google
Vertex AI لبرنامج Firebase
الخطوة 3: حذف أي مفاتيح غير مستخدَمة لواجهة برمجة التطبيقات وإيقاف واجهات برمجة التطبيقات غير المستخدَمة
إذا لم تعُد بحاجة إلى استخدام مفتاح Google AI API، اتّبِع إعدادات الأمان. وأفضل الممارسات وحذفها. يمكنك الاطّلاع على Google AI API وحذفها. المفاتيح في قسم مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات في Google AI Studio
بالإضافة إلى ذلك، في حال توقفت عن استخدام Google AI Gemini API، يُرجى إيقافها من خلال
لمشروعك. يمكنك إجراء ذلك في وحدة تحكُّم Google Cloud:
generativelanguage.googleapis.com.
ما هي الإجراءات الإضافية التي يمكنك تنفيذها؟
- كل من Google AI وVertex AI يوفّران واجهة مستخدم على الويب التجربة باسم "AI Studio" لتجربة الطلبات ومعاملات النماذج. التعلّم طريقة التنفيذ نقل الطلبات من Google AI Studio إلى Vertex AI Studio في وثائق Google Cloud.